乱数の生成２ runif rnorm

先に述べた乱数は離散的でした。連続数の乱数を発生させることもできます。ここでは、２つ紹介します。
一様乱数はrunifで発生させます。０と１の間の一様乱数を発生させます。一様乱数はヒストグラムを見てもらえばわかりますが、どこの値も同じ確率で出現するものです。正確に言えば、０と１の間のどの区間をとってもその区間に属する確率がその区間の長さになるということです。

> runif(10)
 [1] 0.74192181 0.84109459 0.03790601 0.57752632 0.74297037
 [6] 0.14437520 0.53421387 0.73867798 0.03281839 0.21860819
> hist(runif(1000))

runif　の引数は発生させる乱数の個数です。１０個の乱数を発生させました。
続いて、１０００個の一様乱数の分布状態です。

 

正規分布に従う乱数を発生させるにはrnormを使います。引数はやはり発生させる乱数の個数で、平均０、分散１の正規分布に従います。

 

> rnorm(10)
 [1]  0.7598543  0.8352244  2.1416279 -1.1533345  0.5850839
 [6]  0.9011274 -0.6544796  0.2424756 -1.2737129 -0.3236183
> hist(rnorm(1000))

一様分布と正規分布の分布状況の違いを確認してください。試験の点数や身長などは正規分布に近い分布をします。

問題１　runif(1000)について、平均と分散を求めてください。

問題２　rnom(1000)について、平均と分散を求めてください。

問題３　一様乱数２個の和の分布を見てください。さいころ２個の和の分布と似ていますか

一様分布と正規分布はuniform distribution と normal distribution といいます。